• دسته‌بندی نشده
الگوریتم های گوکل

همه چیز درباره الگوریتم های گوگل

الگوریتم Panda

الگوریتم Panda یکی از اصلی‌ترین الگوریتم‌های گوگل است که در سال 2011 معرفی شد. هدف اصلی این الگوریتم کاهش رتبه وب‌سایت‌هایی بود که محتوای کپی شده، پر از کلمات کلیدی غیرمنطقی و محتوای کم‌ارزش داشتند.

با معرفی الگوریتم Panda، گوگل بهبود قابل توجهی در کیفیت نتایج جستجو ایجاد کرد. این الگوریتم از معیارهای مختلفی برای ارزیابی کیفیت محتوا استفاده می‌کند، از جمله:

  • تعداد کلمات در محتوا: محتوای کم‌حجم و ناکافی از نظر کیفیت از دید الگوریتم Panda منفی ارزیابی می‌شود.
  • کیفیت محتوا: الگوریتم Panda به دنبال محتوای اصیل، ارزشمند و جامع است که به خواننده کمک می‌کند تا به اطلاعات مورد نیاز خود دسترسی پیدا کند.
  • کپی بودن محتوا: الگوریتم Panda با توجه به محتوای کپی شده، وب‌سایت‌ها را پایین می‌آورد.
  • کاربردی بودن محتوا: محتوایی که دارای کاربردی بودن بیشتری است، نسبت به محتوایی که فقط برای بهبود رتبه در جستجوها نوشته شده است، ارزشمندتر است.

اگر وب‌سایت شما تحت تاثیر الگوریتم Panda قرار گرفته است، بهتر است اقداماتی مانند حذف محتوای کپی، بهبود کیفیت محتوا و افزایش کاربردی بودن آن را انجام دهید. با این کار، می‌توانید رتبه وب‌سایت خود را در نتایج جستجو بهبود بخشید.

 

الگوریتم Penguin

الگوریتم Penguin نیز یکی دیگر از الگوریتم‌های گوگل است که در سال 2012 معرفی شد و هدف اصلی آن، کاهش رتبه وب‌سایت‌هایی بود که از تکنیک‌های سئو نامناسب مانند لینک‌سازی تقلبی استفاده می‌کردند.

با معرفی الگوریتم Penguin، گوگل بهبود قابل توجهی در کیفیت نتایج جستجو ایجاد کرد. این الگوریتم از معیارهای مختلفی برای ارزیابی کیفیت لینک‌ها استفاده می‌کند، از جمله:

  1. کیفیت لینک‌ها: لینک‌هایی که به صورت طبیعی و از منابع ارزشمند و معتبر به وب‌سایت شما ارجاع داده می‌شوند، بیشترین ارزش را دارند.
  2. تعداد لینک‌ها: تعداد لینک‌هایی که به وب‌سایت شما ارجاع داده می‌شوند، نیز یکی از معیارهای مهم در ارزیابی کیفیت لینک‌ها است. اما توجه داشته باشید که تعداد لینک‌های بدون ارزش و تقلبی، می‌توانند به جایگزینی کیفیتی برای لینک‌های ارزشمند باشند و موجب کاهش رتبه وب‌سایت شما در نتایج جستجو می‌شوند.
  3. تنوع لینک‌ها: الگوریتم Penguin به دنبال تنوع در لینک‌های ارجاع دهنده به وب‌سایت شما است. به این معنا که لینک‌هایی که از منابع مختلفی به وب‌سایت شما ارجاع داده می‌شوند، ارزشمندتر هستند.

اگر وب‌سایت شما تحت تاثیر الگوریتم Penguin قرار گرفته است، بهتر است اقداماتی مانند حذف لینک‌های تقلبی، بهبود کیفیت لینک‌ها و افزایش تنوع در منابع ارجاع‌دهنده به وب‌سایت خود را انجام دهید. با این کار، می‌توانید رتبه وب‌سایت خود را در نتایج جستجو بهبود بخشید.

الگوریتم Hummingbird

الگوریتم Hummingbird یکی از جدیدترین الگوریتم‌های گوگل است که در سال 2013 معرفی شد. هدف اصلی این الگوریتم، بهبود قابل توجهی در فهم مفهوم جستجوهای کاربران بوده است. با معرفی الگوریتم Hummingbird، گوگل بهبود قابل توجهی در کیفیت نتایج جستجو ایجاد کرد. این الگوریتم با استفاده از روش‌های پردازش زبان طبیعی، برای فهم بهتر مفهوم کلی جستجوهای کاربران، از جمله عبارات طولانی و پیچیده، طراحی شده است.

به عنوان مثال، اگر کاربر در جستجوی “رستوران‌های ایتالیایی در شهر تهران” باشد، الگوریتم Hummingbird به دنبال فهم مفهوم کلی جستجوی کاربر است و به شما نتایجی ارائه می‌دهد که شامل رستوران‌های ایتالیایی در شهر تهران باشند، بدون اینکه به دنبال دقیقا همان عبارت باشد. اگر وب‌سایت شما تحت تاثیر الگوریتم Hummingbird قرار گرفته است، بهتر است از کلمات کلیدی طبیعی و مرتبط با محتوای وب‌سایت خود استفاده کنید و به دنبال ارائه محتوای جامع و اصیل باشید. با این کار، می‌توانید رتبه وب‌سایت خود را در نتایج جستجو بهبود بخشید و با الگوریتم Hummingbird همگام شوید.

الگوریتم Pigeon

الگوریتم Pigeon یکی دیگر از الگوریتم‌های گوگل است که در سال 2014 معرفی شد. هدف اصلی این الگوریتم، بهبود کیفیت نتایج جستجوی محلی بوده است. با معرفی الگوریتم Pigeon، گوگل بهبود قابل توجهی در کیفیت نتایج جستجوی محلی ایجاد کرد. این الگوریتم با استفاده از اطلاعات مکانی وب‌سایت‌ها، بهترین نتایج جستجوی محلی را برای کاربران ارائه می‌دهد.

از جمله اصلاحاتی که الگوریتم Pigeon در جستجوی محلی ایجاد کرده است، می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

  • ارتباط بیشتر با نتایج جستجوی عمومی: با معرفی الگوریتم Pigeon، گوگل سعی کرده است تا نتایج جستجوی محلی را با نتایج جستجوی عمومی هماهنگ کند، به طوری که نتایج جستجوی محلی، برای کاربران بیشترین ارزش را داشته باشند.
  • افزایش تاثیر فاکتورهای محلی: با معرفی الگوریتم Pigeon، گوگل از فاکتورهای محلی بیشتری در جستجوی محلی استفاده کرده است. به عنوان مثال، اطلاعات مکانی وب‌سایت، ارتباط با صفحات اجتماعی محلی و نظرات کاربران محلی، از جمله فاکتورهایی هستند که در جستجوی محلی مورد توجه قرار می‌گیرند.
  • تغییر در نحوه نمایش نتایج جستجو: با معرفی الگوریتم Pigeon، گوگل سعی کرده است تا نتایج جستجوی محلی را به گونه‌ای نمایش دهد که برای کاربران ارزشمند باشد. به عنوان مثال، در نمایش نتایج جستجوی محلی، نقشه محلی و اطلاعات تماس با محل‌های مورد نظر، از جمله اطلاعاتی هستند که برای کاربران مفید هستند.

 

الگوریتم Mobilegeddon

الگوریتم Mobilegeddon یا همچنین به عنوان الگوریتم موبایلی گوگل شناخته می‌شود، که در سال 2015 توسط گوگل معرفی شد. هدف اصلی این الگوریتم، بهبود تجربه کاربری در دستگاه‌های موبایل و سازگاری وب‌سایت‌ها با آنها بود. با معرفی الگوریتم Mobilegeddon، گوگل اهمیت بسیاری را به سازگاری وب‌سایت‌ها با دستگاه‌های موبایل داد. این الگوریتم در تحلیل و ارزیابی صفحات وب، به دنبال حضور یک طراحی ریسپانسیو و سازگار با دستگاه‌های موبایل است. تاثیر اصلی الگوریتم Mobilegeddon در رتبه‌بندی وب‌سایت‌ها در نتایج جستجوی موبایل است.

اگر وب‌سایت شما به خوبی به دستگاه‌های موبایل سازگار نباشد، ممکن است رتبه وب‌سایت شما در نتایج جستجوی موبایل گوگل کاهش یابد. برای سازگاری با الگوریتم Mobilegeddon و بهبود رتبه وب‌سایت خود در نتایج جستجوی موبایل، می‌توانید از روش‌های زیر استفاده کنید:

  1. طراحی ریسپانسیو: اطمینان حاصل کنید که وب‌سایت شما به خوبی بر روی دستگاه‌های موبایل نمایش داده می‌شود و طراحی وب‌سایت شما به صورت اتوماتیک با توجه به سایز صفحه نمایش دستگاه تغییر می‌کند.
  2. سرعت بارگذاری صفحه: بهینه‌سازی سرعت بارگذاری وب‌سایت شما برای دستگاه‌های موبایل بسیار مهم است. از فشرده‌سازی تصاویر، استفاده از کش‌های مرورگر و بهینه‌سازی کدهای CSS و JavaScript برای کاهش زمان بارگذاری استفاده کنید.
  3. استفاده از فناوری‌های موبایل: از فناوری‌های موبایل مانند AMP (صفحات شتاب‌دهنده موبایل) استفاده کنید. این فناوری به شما کمک می‌کند تا صفحات وب سریعتری را برای دستگاه‌های موبایل ارائه دهید.
  4. آزمون سازگاری موبایل: از ابزارهای گوگل مانند “آزمون سازگاری موبایل” استفاده کنید تا اطمینان حاصل کنید که وب‌سایت شما به خوبی سازگار با دستگاه‌های موبایل استالگوریتم Mobilegeddon یکی از الگوریتم‌های گوگل است که در سال 2015 معرفی شد. هدف این الگوریتم، بهبود تجربه کاربری در دستگاه‌های موبایل با تأکید بر سازگاری وب‌سایت‌ها با موبایل بود.

الگوریتم RankBrain

الگوریتم RankBrain یکی از ابزارهای هوش مصنوعی گوگل است که در سال 2015 به عنوان بخشی از سیستم جستجوی گوگل معرفی شد. هدف اصلی این الگوریتم، بهبود دقت نتایج جستجوی گوگل با استفاده از یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی است. RankBrain برای تفسیر کلمات کلیدی جستجو شده توسط کاربران و تشخیص معنای آنها استفاده می‌شود. به عنوان مثال، اگر شما برای جستجوی “ماشین قیمتی” از عبارت “ماشین گران قیمت” استفاده کنید، RankBrain می‌تواند مفهوم واقعی جستجو را درک کند و نتایج دقیق‌تری را به شما ارائه دهد. RankBrain با استفاده از یادگیری ماشینی، قادر به تعلم و بهبود خودکار است و با گذشت زمان، بازدهی آن بیشتر می‌شود. این الگوریتم همچنین قادر به تفسیر و پردازش فراوانی از کلمات کلیدی و عبارات دقیق نیز است.

برای بهینه‌سازی وب‌سایت خود برای الگوریتم RankBrain، می‌توانید از راهکارهای زیر استفاده کنید:

  1. استفاده از عنوان صفحه و توضیحات متا: اطمینان حاصل کنید که عنوان صفحه و توضیحات متا شما به درستی نشان‌دهنده محتوای صفحه است و شامل کلمات کلیدی مناسبی برای جستجوگرها می‌باشد.
  2. بهینه‌سازی محتوای صفحه: محتوای صفحه باید شامل کلمات کلیدی و عبارات دقیقی باشد که کاربران ممکن است برای جستجوی آنها استفاده کنند. همچنین، محتوای صفحه باید اصیل و مفید باشد و به کاربران کمک کند تا به دنبال اطلاعات دقیق و مورد نیاز خود بگردند.
  3. بهبود سرعت بارگذاری صفحه: سرعت بارگذاری صفحه بسیار مهم است و می‌تواند روی رتبه صفحات در نتایج جستجو تأثیرگذار باشد. بهینه‌سازی تصاویر و کد‌های CSS و JavaScript، استفاده از فشرده‌سازی و کاهش حجم فایل‌های صفحه می‌تواند بهبود سرعت بارگذاری را بهبود ببخشد.
  4. استفاده از لینک‌سازی داخلی: استفاده از لینک‌های داخلی به کاربران کمک می‌کند تا به راحتی به صفحات مرتبط دسترسی برسند و به علاوه، به گوگل نشان می‌دهد که صفحات شما مرتبط با یکدیگر هستند و ارزش بیشتری دارند.
  5. استفاده از کلمات کلیدی متنوع: استفاده از کلمات کلیدی متنوع و مفهومی مانند مترادف‌ها و عبارات مرتبط، می‌تواند به شما کمک کند تا نتایج جستجوی بیشتری را در بر بگیرید و به علاوه، به گوگل نشان دهید که محتوای شما کامل و جامع است.
  6. استفاده از ساختار مناسب: استفاده از ساختار مناسب برای محتوای شما، می‌تواند به شما کمک کند تا بهتر دسته‌بندی شوید و به علاوه، به کاربران کمک کنید تا به راحتی به دنبال اطلاعات مورد نیاز خود بگردند.

همچنین، برای بهبود رتبه صفحات خود در نتایج جستجو، بهتر است از روش‌های سیاه‌پوشی مانند کلیدواژه پراکنی، لینک سازی نامرتبط و محتوای تکراری خودداری کنید. این روش‌ها ممکن است منجر به پنالتی شدن صفحات شما توسط گوگل شوند و به جای بهبود رتبه صفحات، منجر به کاهش آنها شوند.

الگوریتم Possum

الگوریتم Possum یکی از الگوریتم‌های جستجوی محلی گوگل است که در سپتامبر 2016 معرفی شد. هدف اصلی این الگوریتم، بهبود دقت نتایج جستجوی محلی گوگل با افزایش تنوع و تعداد مکان‌هایی که در نتایج جستجو نمایش داده می‌شوند، است. با اجرای الگوریتم Possum، گوگل می‌تواند بهتر تعیین کند که یک کسب و کار چقدر نزدیک به مکان جستجو کننده قرار دارد و بر اساس این اطلاعات، نتایج جستجو را بهبود بخشد. همچنین، الگوریتم Possum به شرکت‌هایی که در محله‌های کوچک و خیابان‌های کوچک فعالیت می‌کنند، اجازه می‌دهد تا رقابت کاری خود را با شرکت‌های بزرگتر در نتایج جستجوی محلی گوگل بهبود بخشند.

برای بهینه‌سازی وب‌سایت خود برای الگوریتم Possum، می‌توانید از راهکارهای زیر استفاده کنید:

  1. بهبود مکانی: برای بهبود رتبه شما در نتایج جستجوی محلی گوگل، باید اطمینان حاصل کنید که اطلاعات مکانی کسب و کار شما در سایت خود به درستی و به شکلی قابل فهم برای گوگل و کاربران نمایش داده شود.
  2. بهینه‌سازی صفحه: بهبود سئو صفحه و بهبود سرعت بارگذاری آن، می‌تواند بهبود قابل توجهی در رتبه‌بندی شما در نتایج جستجوی محلی گوگل داشته باشد.
  3. استفاده از کلمات کلیدی محلی: استفاده از کلمات کلیدی محلی و عبارات مرتبط با مکان کسب و کار شما، می‌تواند به بهبود جستجوی محلی و رتبه‌بندی شما در نتایج جستجو کمک کند.
  4. بهبود محتوا: محتوای سایت شما باید مرتبط با کسب و کار شما و مکان آن باشد. این محتوا باید شامل اطلاعات مفید و جذابی برای کاربران باشد تا برای جستجوی محلی به خصوص بیشتر بازدید شود.
  5. ارائه نقد و بررسی‌های محلی: ارائه نقد و بررسی‌های محلی به کاربران و گوگل نشان می‌دهد که کسب و کار شما فعالیت در محله و جامعه خود دارد و به آن ارزش می‌دهد.
  6. لینک‌سازی محلی: لینک‌های محلی به سایت شما از طریق صفحات محلی وب‌سایت‌های دیگر، می‌تواند به بهبود رتبه‌بندی شما در نتایج جستجوی محلی گوگل کمک کند. در این صفحات محلی می‌توانید اطلاعاتی مانند نام، آدرس، شماره تلفن و اطلاعات محصولات و خدمات خود را درج کنید.

با رعایت این نکات، می‌توانید به بهبود رتبه‌بندی خود در نتایج جستجوی محلی گوگل برسید و به موفقیت کسب و کار خود در بازاریابی محلی کمک کنید.

الگوریتم Fred

الگوریتم Fred یکی دیگر از الگوریتم‌های جستجوی گوگل است که در اواخر سال 2017 یا اوایل سال 2018 معرفی شد. این الگوریتم هدفش تشدید بر کیفیت محتوا و تجربه کاربری در صفحات وب است. الگوریتم Fred در واقع یکی از جزئیات داخلی الگوریتم گوگل است که به منظور تشدید رعایت کریتریاهای کیفیت محتوا و تجربه کاربری توسعه داده شده است. این الگوریتم به طور خاص تمرکز خود را بر روی صفحات وبی می‌گذارد که تبلیغات بیش از حد، محتوای غیرمفید یا غیرمرتبط و یا تجربه کاربری نامطلوبی را ارائه می‌دهند.

هرچند که جزئیات دقیق درباره عملکرد دقیق الگوریتم Fred در دسترس نیست، اما برخی از عواملی که می‌توانند توسط این الگوریتم تحت تأثیر قرار بگیرند عبارتند از:

  • کیفیت محتوا: الگوریتم Fred به تشدید اهمیت محتوای کیفی و مفید توجه می‌کند. بنابراین، صفحاتی که محتوای نامرتبط، پر از تبلیغات یا کیفیت پایین را ارائه می‌دهند، ممکن است تحت تأثیر قرار گیرند.
  • تجربه کاربری: تجربه کاربری یک عامل مهم در الگوریتم Fred است. صفحاتی که بارگذاری آن‌ها طولانی است، دارای تبلیغات مزاحم یا طراحی نامناسب هستند، ممکن است تحت تأثیر قرار گیرند.
  • آگاهی از کاربر: الگوریتم Fred می‌تواند توانایی خود را در تشخیص نیازها و ترجیحات کاربران بهبود دهد. بنابراین، صفحاتی که نتوانند به خوبی درک نیازها و ترجیحات کاربران کنند، ممکن است رتبه‌بندی مناسبی نداشته باشند.

برای بهینه‌سازی سایت خود در برابر الگوریتم Fred، می‌توانید از راهکارهای زیر استفاده کنید:

  1. ارائه محتوای با کیفیت: تمرکز بر ارائه محتوای مفید، اصیل و با کیفیت برای کاربران را داشته باشید.
  2. بهبود تجربه کاربری: از طراحی وب سایتی استفاده کنید که بارگذاری سریع، ساختار ساده و مناسب، ومحتوای سازگار با دستگاه های مختلف را فراهم کند. همچنین، تبلیغات را به گونه ای مدیریت کنید که تجربه کاربر را تحت تاثیر قرار ندهد.
  3. بهبود سرعت بارگذاری: ازین راه ها استفاده کنید تا زمان بارگذاری صفحات وب سایتتان را به حداقل برسانید، از فشرده سازی فایل ها، بهینه سازی تصاویر و استفاده از سیستم های کشینگ استفاده کنید.
  4. بررسی تبلیغات: اگر صفحات شما دارای تبلیغات هستند، مطمئن شوید که تبلیغات مرتبط و به میزان معقولی در صفحه نمایش داده می شوند و تجربه کاربر را تحت تأثیر قرار نمی دهند.
  5. تجربه کاربری موبایل: طراحی ریسپانسیو وب سایت خود را به گونه ای بهبود ببخشید که تجربه کاربری روی دستگاه های موبایل و تبلت نیز بهینه باشد.

با رعایت این نکات، می توانید بهبود قابل توجهی در رتبه بندی و نمایش صفحه وب سایتتان در نتایج جستجوی گوگل داشته باشید. اما باید توجه داشت که الگوریتم های مختلف گوگل ممکن است به طور مداوم به روز شوند و بهینه سازی های جدیدی در صنعت جستجو ایجاد شود. بنابراین، مهم است که در جریان تغییرات و به روزرسانی های گوگل باشید و استراتژی بهینه سازی خود را به موازات تغییرات بازنگری کنید.

الگوریتم BERT

الگوریتم BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) یکی از الگوریتم‌های پرکاربرد و موفق در حوزه پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) است. این الگوریتم در سال 2018 توسط تیم تحقیقاتی گوگل معرفی شد و به سرعت محبوبیت بالایی در زمینه ترجمه ماشینی، طبقه‌بندی متن، پرسش و پاسخ و دیگر وظایف پردازش زبان طبیعی بدست آورد. BERT از معماری ترنسفورمر (Transformer) استفاده می‌کند که یک معماری شبکه عصبی خودرمزگذار (Encoder) است. با استفاده از شبکه ترنسفورمر، BERT قادر است به طور همزمان و دوطرفه (به صورت دوجهتی) درک متن را انجام دهد. در واقع، BERT از یک مدل زبانی پیش‌آموزش دیده است که بتواند به خوبی بازنمایی کلمات و جملات را درک کند.

اثربخشی BERT نسبت به الگوریتم‌های قبلی در این است که به طور همزمان و دوطرفه بر روی کلمات و جملات تأثیر می‌گذارد. این به معنای این است که BERT می‌تواند روابط متنی و جملاتی را بهتر درک کند و در نتیجه بهترین بازنمایی برای هر کلمه یا جمله را تولید کند. مزیت دیگر BERT در مقایسه با الگوریتم‌های قبلی، قابلیت استفاده از  پیش‌ آموزش دیده است. به این معنا که BERT از متن‌های بزرگ و غیر برچسب شده برای آموزش استفاده می‌کند تا به خوبی قواعد و الگوهای زبانی را درک کند. سپس میتوان این مدل را بر روی وظایف خاصی مانند ترجمه، طبقه‌ بندی و پرسش و پاسخ آموزش داد.

الگوریتم BERT در جامعه پردازش زبان طبیعی به عنوان یکی از بهترین الگوریتم‌ها برای پردازش زبان معرفی شده است و بسیاری از پروژه‌ها و سیستم‌های پیچیده از آن بهره می‌برند. همچنین، مدل‌های مشتق شده از BERT نیز ایجاد شده‌اند که برای وظایف خاصی مانند تشخیص احساسات، تولید متن و تولید خودکار متن مورد استفاده قرار می‌گیرند.

 

الگوریتم E-A-T

الگوریتم E-A-T (Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) یک مفهوم مرتبط با الگوریتم‌های جستجوگرها (مانند گوگل) است که در ارزیابی صفحات وب و محتواها برای نمایش در نتایج جستجو در نظر گرفته می‌شود. E-A-T به معنای تخصص، اعتبار و قابل اعتماد بودن نویسنده و محتوا می‌باشد.

این الگوریتم به دنبال ارائه محتوای باکیفیت و معتبر است و سعی می‌کند تا نتایج جستجویی را با محتواهایی که اطلاعات دقیق، تخصصی و قابل اعتمادی ارائه می‌دهند، بهبود دهد. بنابراین، وقتی الگوریتم جستجوگر متوجه می‌شود که یک صفحه وب یا محتوا توسط یک نویسنده یا سازمانی با تخصص و اعتبار بالا تهیه شده است و محتوای آن قابل اعتماد است، احتمال نمایش آن در صفحات اول نتایج جستجو بیشتر می‌شود.

برای بهبود امتیاز E-A-T صفحات وب، مهم است که نویسندگان و سازمان‌ها اعتبار قوی و تخصصی در حوزه مربوطه داشته باشند. برخی از عواملی که در ارزیابی E-A-T موثر هستند عبارتند از:

  1. تجربه و تخصص نویسنده در حوزه محتوا
  2. اعتبار و شهرت نویسنده و سازمان
  3. پشتوانه و منابع معتبری که محتوا بر اساس آن تهیه شده است
  4. بازخوردها و نظرات مثبت کاربران در مورد نویسنده و محتوا
  5. ارجاعات و لینک‌های خارجی از منابع با اعتبار بالا به صفحه مورد نظر
  6. پوشش خبری و شبکه‌های اجتماعی مرتبط با نویسنده یا سازمان
  7. انطباق محتوا با موضوع و کلمات کلیدی مورد جستجو

مهم است توجه داشت که E-A-T یک مفهوم کلی است و الگوریتم‌های جستجوگرها بسیار پیچیده هستند و عوامل بسیاری برای ارزیابی کیفیت و اعتبار صفحات وب در نظر می‌گیرند. بنابراین، بهترین روش برای بهبود رتبه‌بندی صفحات وب، ارائه محتوا باکیفیت، معتبر و قابل اعتماد است که به نیازها و سوالات کاربران پاسخ داده و ارزش افزوده مناسبی را ارعملیات E-A-T در واقع یک مفهوم است که توسط الگوریتم‌های موتورهای جستجوی مانند گوگل در ارزیابی محتواها و صفحات وب بکار می‌رود. E-A-T مخفف Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness است که به مجموعه‌ای از عوامل اشاره دارد که در بررسی و ارزیابی کیفیت و اعتبار یک صفحه وب و نویسنده آن مورد استفاده قرار می‌گیرد.

الگوریتم PageRank

الگوریتم PageRank یکی از ابزارهای مهم موتورهای جستجو است که در تعیین رتبه صفحات وب در نتایج جستجو بکار می‌رود. این الگوریتم توسط سرگئی برین و لری پیج در دانشگاه استنفورد در سال ۱۹۹۸ توسعه داده شد و به عنوان یک الگوریتم قابل اعتماد و موثر برای رتبه‌بندی صفحات وب شناخته شده است.

در این الگوریتم، هر صفحه وب با یک امتیاز PageRank نسبت داده می‌شود. این امتیاز بر اساس تعداد لینک‌هایی که به صفحه مورد نظر اشاره می‌کنند و امتیاز هر یک از صفحاتی که لینک به آن‌ها وارد شده است، محاسبه می‌شود. به عبارت دیگر، برای محاسبه امتیاز PageRank یک صفحه، تعداد لینک هایی که به صفحه مربوطه اشاره دارند و امتیاز هر یک از صفحاتی که لینک به آن‌ها وارد شده است در نظر گرفته می‌شود.

برای محاسبه امتیاز هر یک از صفحات، از روش تجزیه و تحلیل ماتریس استفاده می‌شود. در این روش، یک ماتریس نمایش دهنده ارتباطات بین صفحات ایجاد می‌شود. این ماتریس موسوم به ماتریس ارتباطی (link matrix) است. در این ماتریس، هر ردیف نشان دهنده یک صفحه وب است و هر ستون نشان دهنده صفحاتی است که به آن صفحه وب لینک داده‌اند. اگر به صفحه‌ای لینکی وارد نشده باشد، مقدار ماتریس مربوط به آن صفر است.

سپس امتیاز هر یک از صفحات محاسبه می‌شود. برای این منظور، یک ماتریس امتیازی (score matrix) نیز تعریف می‌شود که در آن هر ردیف نشان دهنده یک صفحه وب و مقدار هر ستون نشان دهنده امتیاز صفحه‌ای است که به آن صفحه وب لینک داده شده است. امتیاز هر صفحه، برابر با مجموع امتیاز صفحاتی است که به آن لینک داده‌اند و این امتیاز با استفاده از ماتریس ارتباطی و ماتریس امتیازی محاسبه می‌شود. به طور مشخص، امتیاز هر صفحه برابر با مجموع امتیاز صفحاتی است که به آن لینک داده‌اند، تقسیم بر تعدد لینک‌هایی که صفحه مورد نظر به آن‌ها اشاره دارد و جمعیتی که در اینترنت وجود دارد.

الگوریتم Caffeine

الگوریتم Caffeine یکی از به‌روزترین الگوریتم‌های موتور جستجوی گوگل است که در سال ۲۰۱۰ معرفی شد. این الگوریتم به‌منظور بهبود عملکرد و سرعت جستجوی گوگل و همچنین به‌روزرسانی بیشتر نتایج جستجو وب سایت‌ها توسعه داده شده است.

در واقع، الگوریتم Caffeine برای بهبود معیارهایی مانند سرعت و دقت جستجو، طراحی شده است. برای این منظور، از معماری جدیدی برای ذخیره و نمایش صفحات وب استفاده می‌کند. در الگوریتم Caffeine، صفحات وب به صورت مستقیم در حافظه‌ی اصلی نگهداری می‌شوند. این نوع ذخیره سازی باعث افزایش سرعت جستجو در گوگل شده است.

همچنین، الگوریتم Caffeine بهبود دیگری در الگوریتم پرداخته است که به اصطلاح “تازگی” (freshness) نامیده می‌شود. به عبارت دیگر، این الگوریتم اطمینان حاصل می‌کند که صفحات وب به‌روز شده (مثلاً صفحاتی که تازه‌ترین اخبار را درباره‌ی یک موضوع مربوطه در اختیار کاربران قرار می‌دهند) در نتایج جستجو قرار گیرند.

در کل، الگوریتم Caffeine با بهبود عملکرد و دقت جستجو به کاربران کمک می‌کند تا با سرعت و دقت بیشتری به نتایج مورد نظرشان دسترسی پیدا کنند. این الگوریتم به‌صورت مستمر به‌روزرسانی می‌شود و همچنان بهبودهایی در آن اعمال می‌شود تا به بهترین نتایج جستجو دست یابیم.

الگوریتم Hilltop

الگوریتم Hilltop یکی از الگوریتم‌های مهم موتورهای جستجوی وب است که در سال ۱۹۹۹ توسط A. F. S. Hilltop در دانشگاه ایالتی کارولینای جنوبی توسعه داده شد. این الگوریتم به منظور بهبود دقت جستجوی موتورهای جستجوی وب و بر اساس مفهوم صفحات مرجع طراحی شده است. در الگوریتم Hilltop، هر صفحه وب با توجه به مفهومی که نشان می‌دهد، ارزیابی می‌شود. به این منظور، از صفحات مرجع (hub pages) و صفحات مرجع‌گیر (authority pages) استفاده می‌شود. صفحات مرجع، صفحاتی هستند که به عنوان مرجع برای دسترسی به اطلاعات در موضوع مورد نظر مورد استفاده قرار می‌گیرند. صفحات مرجع‌گیر، صفحاتی هستند که اطلاعات مفید و قابل اعتماد در موضوع مورد نظر را در اختیار کاربران قرار می‌دهند.

برای ارزیابی صفحات وب، در الگوریتم Hilltop از معیارهایی مانند ارتباطات مرجع و مرجع‌گیر، محتوای صفحات وب و ترتیب رتبه‌بندی موتور جستجو استفاده می‌شود. به عبارت دیگر، هر صفحه وب با توجه به محتوا و ارتباطاتی که با صفحات مرجع‌گیر و صفحات مرجع دارد، رتبه‌بندی می‌شود. در الگوریتم Hilltop، معیارهایی مانند ارتباطات مرجع و مرجع‌گیر و محتوای صفحات وب به منظور ارزیابی صفحات مورد استفاده قرار می‌گیرد. همچنین، این الگوریتم به این شکل طراحی شده است که به صفحاتی که بیشترین ارتباطات با صفحات مرجع‌گیر و صفحات مرجع دارند، رتبه‌بندی بالاتری در نتایج جستجو اختصاص دهد.

در کل، الگوریتم Hilltop با بهره‌گیری از مفهوم صفحات مرجع و مرجع‌گیر، بهبود دقت جستجوی موتورهای جستجوی وب را بهبود می‌بخشد. این الگوریتم به‌صورت مستمر به‌روزرسانی می‌شود و همچنان بهبودهایی در آن اعمال می‌شود تا به بهترین نتایج جستجو دست یابیم.

الگوریتم TrustRank

الگوریتم TrustRank یکی از الگوریتم‌های مهم موتورهای جستجوی وب است که در سال ۲۰۰۴ توسط محققان Yahoo! توسعه داده شد. این الگوریتم به منظور بهبود دقت جستجوی موتورهای جستجوی وب و جلوگیری از پرداختن به سایت‌های کلاهبرداری و هکری طراحی شده است.

در الگوریتم TrustRank، سایت‌های وب بر اساس معیارهایی مانند اعتماد، قابلیت اعتماد، و شهرت ارزیابی می‌شوند. به‌طور کلی، این الگوریتم به این شکل کار می‌کند که به سایت‌هایی که توسط سایت‌های قابل اعتماد و معتبر لینک شده‌اند، رتبه بالاتری در نتایج جستجو اختصاص می‌دهد.

برای پیاده‌سازی الگوریتم TrustRank، از مفهومی به نام “زنجیره‌ی اعتماد” (trust chain) استفاده می‌شود. به این معنی که اگر یک سایت وب با سایت‌های دیگری که همچنین با سایت‌های دیگری لینک شده‌اند، ارتباطات معتبری داشته باشد، به عنوان یک سایت قابل اعتماد شناخته می‌شود. به عبارت دیگر، اگر یک سایت وب با سایت‌های قابل اعتمادی لینک شود، به عنوان یک سایت قابل اعتماد شناخته می‌شود.

در الگوریتم TrustRank، برای ارزیابی سایت‌های وب، از معیارهایی مانند لینک‌های قابل اعتماد، محتوای سایت، و میزان ترافیک استفاده می‌شود. همچنین، این الگوریتم به این شکل طراحی شده است که به سایت‌هایی که بیشترین ارتباطات با سایت‌های قابل اعتماد دارند، رتبه‌بندی بالاتری در نتایج جستجو اختصاص دهد.

در کل، الگوریتم TrustRank با بهره‌گیری از مفهوم زنجیره‌ی اعتماد، بهبود دقت جستجوی موتورهای جستجوی وب را بهبود می‌بخشد. این الگوریتم به‌صورت مستمر به‌روزرسانی می‌شود و همچنان بهبودهایی در آن اعمال می‌شود تا به بهترین نتایج جستجو دست یابیم.

الگوریتم Sandbox

الگوریتم Sandbox به یک مکانیزم موتورهای جستجوی وب اشاره دارد که به صورت مشخصی سایت‌ها و صفحات جدید را به مدت زمان مشخصی در محدوده‌ای به نام “Sandbox” قرار می‌دهد. این مکانیزم برای جلوگیری از سوءاستفاده وبمسترها از تکنیک‌های سیاه‌چاله و به منظور اعتبارسنجی محتوا و رفع عدم اعتماد نسبی صفحات جدید استفاده می‌شود.

وقتی یک سایت جدید ایجاد می‌شود یا یک صفحه جدید به سایت افزوده می‌شود، موتورهای جستجو ممکن است آن را در Sandbox قرار دهند. در این مدت، نتایج جستجو برای آن صفحه یا سایت به طور موقت کاهش می‌یابد و برخی از عوامل رتبه‌بندی معمولاً کارآیی خود را در این مدت نشان نمی‌دهند.

مدت زمانی که یک صفحه یا سایت در Sandbox قرار می‌گیرد، ممکن است متفاوت باشد و بسته به عوامل مختلفی مانند سن سایت، تعداد صفحات، کیفیت لینک‌ها و سایر عوامل رتبه‌بندی متغیر باشد. بعد از گذشت زمان مشخص و با توجه به فعالیت و اعتبار سایت، موتورهای جستجو می‌توانند تصمیم بگیرند که آن را از Sandbox خارج کنند و به صورت عادی در نتایج جستجو نمایش دهند.

مقصود از ایجاد Sandbox این است که به سایت‌های جدید و ناشناخته زمانی برای اثبات اعتبار و کسب رتبه بدهد و جلوی بهینه‌سازی‌های مصنوعی و تلاش‌های سریع برای بهترین رتبه‌بندی را بگیرد. این مکانیزم به موتورهای جستجو کمک می‌کند تا بهترین نتایج را به کاربران ارائه دهند و سایت‌های با ارزش و محتوای اصلی را شناسایی کنند.

الگوریتم Florida

Florida Algorithm یکی از الگوریتم‌های موتورهای جستجوی وب است که در سال ۲۰۰۳ توسط شرکت Google توسعه داده شد. این الگوریتم به منظور بهبود دقت و کیفیت نتایج جستجو در گوگل و عدم اعتماد به بهینه‌سازی‌های مصنوعی طراحی شده است.

الگوریتم Florida به شکلی طراحی شده است که به سایت‌هایی که محتوای کیفی و اصیل دارند و از تکنیک‌های بهینه‌سازی بی‌رویه استفاده نمی‌کنند، رتبه بالاتری در نتایج جستجو اختصاص می‌دهد. این الگوریتم با بررسی عواملی مانند کیفیت محتوا، میزان لینک برگشتی، سرعت بارگیری و سایر عوامل رتبه‌بندی، به سایت‌های با کیفیت و اصیل رتبه بالاتری در نتایج جستجو اختصاص می‌دهد.

در واقع، الگوریتم Florida به دنبال شناسایی سایت‌هایی است که ارائه محتوای کیفی و اصیل دارند و به جای استفاده از تکنیک‌های بهینه‌سازی بی‌رویه، بهبود محتوا و ارائه محتوای مفید به کاربران را در نظر می‌گیرند. با توجه به اینکه این الگوریتم به سایت‌های با کیفیت و اصیل رتبه بالاتری در نتایج جستجو اختصاص می‌دهد، بهینه‌سازی محتوای سایت‌ها به صورت مطمئن‌تر و پایدارتر خواهد بود.

در کل، الگوریتم Florida به دنبال بهبود کیفیت نتایج جستجو است و به سایت‌هایی که به جای بهینه‌سازی مصنوعی، بهبود محتوا را در نظر می‌گیرند، رتبه بالاتری در نتایج جستجو اختصاص می‌دهد. این الگوریتم همچنان به روزرسانی می‌شود و بهبودهایی در آن اعمال می‌شود تا به بهترین نتایج جستجو دست یابیم.

الگوریتم Brandy

الگوریتم Brandy یکی از الگوریتم‌های موتور جستجوی Google است که در سال ۲۰۰۴ معرفی شد. این الگوریتم جهت بهبود دقت نتایج جستجو و بهره‌وری از منابع سرورها طراحی شده است. الگوریتم Brandy بر روی عوامل مختلفی از جمله کیفیت محتوا، ساختار سایت، لینک سازی، سرعت بارگیری و سایر عوامل تمرکز دارد. این الگوریتم به سایت‌هایی که محتوای کیفی و ارزشمند دارند و استفاده از تکنیک‌های بهینه‌سازی بی‌رویه را کاهش می‌دهند، رتبه بالاتری در نتایج جستجو اختصاص می‌دهد. همچنین، Brandy به جستجوی کاربران در سطح محتوا و کلمات کلیدی بهبود می‌بخشد و نتایجی مرتبط‌تر و دقیق‌تر ارائه می‌دهد.

یکی از تغییرات مهمی که الگوریتم Brandy به وجود آورد، بهبود در شناسایی و رتبه‌بندی لینک‌ها بود. بر اساس این الگوریتم، لینک‌هایی که به سایت اشاره می‌کنند، به عنوان نشانه‌ای برای کیفیت و اعتبار سایت در نظر گرفته می‌شوند. این الگوریتم به سایت‌هایی با لینک‌های مرتبط و با کیفیت رتبه بالاتری نسبت می‌دهد.

همانند سایر الگوریتم‌های موتور جستجو، Brandy نیز ممکن است به مرور زمان به روزرسانی شده و تغییراتی را تجربه کند. اما در مجموع، الگوریتم Brandy به بهبود دقت و کیفیت نتایج جستجو و تفهیم محتوا توسط موتور جستجوی Google کمک می‌کند.

الگوریتم MayDay

الگوریتم MayDay یکی از الگوریتم‌های موتور جستجوی Google است که در مارس ۲۰۱۰ معرفی شد. این الگوریتم به منظور مقابله با سایت‌هایی که از تکنیک‌های بهینه‌سازی بی‌رویه و مشکوک استفاده می‌کنند و محتوای نامرتبط و کیفیت پایین دارند، طراحی شده است.

هدف اصلی الگوریتم MayDay افزایش کیفیت نتایج جستجو و ارائه محتوای ارزشمند به کاربران است. این الگوریتم بر روی عواملی مانند ساختار سایت، کیفیت محتوا، لینک سازی و سرعت بارگیری تمرکز دارد. با بررسی این عوامل، MayDay تلاش می‌کند تا به سایت‌هایی با محتوای کیفی و مرتبط رتبه بالاتری در نتایج جستجو اختصاص دهد و به سایت‌هایی که محتوای نامرتبط و کیفیت پایینی دارند، رتبه پایین‌تری اختصاص دهد.

الگوریتم MayDay بیشتر در تأثیر طولانی‌مدت و استمراری بر روی سایت‌ها تمرکز دارد. به عبارت دیگر، این الگوریتم به تدریج تغییرات رتبه‌بندی سایت‌ها را در طول زمان اعمال می‌کند. این به این معنی است که در صورتی که سایتی به طور مداوم محتوای کیفی و مرتبط را ارائه دهد و تکنیک‌های بهینه‌سازی را با میزان معقولی استفاده کند، می‌تواند بهبود رتبه خود را تجربه کند.

لازم به ذکر است که از زمان معرفی الگوریتم MayDay، تغییرات و به روزرسانی‌های دیگری در الگوریتم‌های جستجوی Google اعمال شده‌اند و ممکن است الگوریتم‌های جدیدتری با تغییرات و بهبودهای بیشتر وجود داشته باشند.

الگوریتم Espresso

الگوریتم Espresso یکی از الگوریتم‌های موتور جستجوی Google است که در سال ۲۰۱۸ معرفی شد. این الگوریتم بهبودی در عملکرد موتور جستجوی Google برای جستجوهای محلی و موقعیت مکانی به منظور ارائه نتایج دقیق‌تر و مرتبط‌تر به کاربران ایجاد کرد.

با توجه به اهمیت برچسب مکانی و موقعیت جغرافیایی در جستجوهای محلی، الگوریتم Espresso به سایت‌ها و کسب‌وکارها کمک می‌کند تا در نتایج جستجوی محلی بهبود یابند. این الگوریتم بر روی عواملی مانند داده‌های مکانی، توصیه‌های محلی، امتیازات کاربران، مرجعیت مکانی و سایر عوامل مشابه تمرکز دارد.

هدف اصلی Espresso ارائه نتایج دقیق‌تر و متناسب با محل جغرافیایی کاربر است. با این الگوریتم، موتور جستجوی Google تلاش می‌کند تا سایت‌ها و کسب‌وکارهایی را که در نزدیکی مکان فیزیکی کاربر قرار دارند و خدمات مشابه را ارائه می‌دهند، در نتایج جستجوی محلی برتری ببخشد.

مانند سایر الگوریتم‌های موتور جستجو، Espresso نیز ممکن است به مرور زمان به روزرسانی شده و تغییراتی را تجربه کند. اما در کل، این الگوریتم به بهبود دقت و مرتبط‌تر شدن نتایج جستجوی محلی در Google کمک می‌کند.

الگوریتم Google Dance

الگوریتم “Google Dance” یکی از مصطلحات قدیمی و غیرفعال مرتبط با موتور جستجوی گوگل است. Google Dance به دوره‌ای اشاره دارد که در آن نتایج جستجوی گوگل به طور قابل‌ملاحظه‌ای در حال تغییر و نوسان بودند.

در دوره Google Dance، که به صورت دوره‌های منظم یا نامنظمی رخ می‌داد، نتایج جستجوی گوگل بین سرورهای مختلف و نقاط جغرافیایی مختلف متفاوت بودند. به عبارت دیگر، در طول Google Dance، نتایج جستجوی گوگل در یک زمان ممکن بر اساس سرورهای مختلف، دیتاسنترها و نقاط جغرافیایی متفاوت تفاوت می‌کردند.

Google Dance به دلیل فرایند به‌روزرسانی و همگام‌سازی سرورهای گوگل بود. در این دوره، سرورهای مختلف با نتایج جستجوی جدید و به‌روزرسانی‌های مختلف همگام‌سازی می‌شدند و این موجب تغییرات در نتایج جستجوی گوگل می‌شد. این تغییرات ممکن بود در یک بازه زمانی کوتاه یا بلند اتفاق بیفتند.

با تکامل و بهبود زیرساخت‌ها و نیروهای موتور جستجوی گوگل، Google Dance دیگر به طور قابل‌ملاحظه‌ای رخ نمی‌دهد و نتایج جستجوی گوگل به صورت پیوسته و بهبود یافته به کاربران ارائه می‌شود. این مصطلح به طور عمده به دوره‌های قدیمی و عملکرد قدیمی مرتبط است و در حال حاضر نقش مهمی در موتور جستجوی گوگل ندارد.

الگوریتم Googlebot

Googlebot یک ربات وب است که توسط گوگل برای فهرست‌بندی و جستجوی صفحات وب استفاده می‌شود. این ربات یکی از اجزای اصلی موتور جستجوی گوگل است و وظیفه اصلی آن اسکن و فهرست‌بندی صفحات وب در این موتور جستجو است.

Googlebot با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته جستجوی گوگل، صفحات وب را به صورت خودکار و سیستماتیک بررسی می‌کند. این ربات به طور مداوم و بدون وقفه به سایت‌ها سر می‌زند تا تغییرات جدید را تشخیص داده و صفحات را به روز کند.

Googlebot به صورت گسترده از پروتکل اسکن وب با نام “HTTP” استفاده می‌کند. این ربات با درخواست‌های HTTP به سرورهای وب می‌رود و صفحات را دریافت می‌کند. سپس محتوا و لینک‌های موجود در صفحه را بررسی کرده و به صفحات دیگر مرتبط مراجعه می‌کند.

Googlebot به منظور ارائه نتایج بهتر جستجو، علاوه بر محتوا، عوامل دیگری مانند سرعت بارگیری صفحه، ساختار سایت، لینک‌ها، عناوین و تگ‌های دیگر را هم بررسی می‌کند. این ربات با تجزیه و تحلیل اطلاعات موجود در صفحات وب، بهبود رتبه‌بندی صفحات در نتایج جستجوی گوگل را تعیین می‌کند.

توجه داشته باشید که Googlebot یکی از ربات‌های بسیاری است که توسط گوگل استفاده می‌شود. به علاوه، گوگل با بهبودات و تغییرات مداوم، نسخه‌های به‌روزتر از ربات‌های خود را منتشر می‌کند تا بهبودات و تغییرات جدید را در جستجوی وب اعمال کند.

 Google Suggest

Googlebot یک ربات وب است که توسط گوگل برای فهرست‌بندی و جستجوی صفحات وب استفاده می‌شود. این ربات یکی از اجزای اصلی موتور جستجوی گوگل است و وظیفه اصلی آن اسکن و فهرست‌بندی صفحات وب در این موتور جستجو است. Googlebot با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته جستجوی گوگل، صفحات وب را به صورت خودکار و سیستماتیک بررسی می‌کند. این ربات به طور مداوم و بدون وقفه به سایت‌ها سر می‌زند تا تغییرات جدید را تشخیص داده و صفحات را به روز کند.

Googlebot به صورت گسترده از پروتکل اسکن وب با نام “HTTP” استفاده می‌کند. این ربات با درخواست‌های HTTP به سرورهای وب می‌رود و صفحات را دریافت می‌کند. سپس محتوا و لینک‌های موجود در صفحه را بررسی کرده و به صفحات دیگر مرتبط مراجعه می‌کند. Googlebot به منظور ارائه نتایج بهتر جستجو، علاوه بر محتوا، عوامل دیگری مانند سرعت بارگیری صفحه، ساختار سایت، لینک‌ها، عناوین و تگ‌های دیگر را هم بررسی می‌کند. این ربات با تجزیه و تحلیل اطلاعات موجود در صفحات وب، بهبود رتبه‌بندی صفحات در نتایج جستجوی گوگل را تعیین می‌کند.

توجه داشته باشید که Googlebot یکی از ربات‌های بسیاری است که توسط گوگل استفاده می‌شود. به علاوه، گوگل با بهبودات و تغییرات مداوم، نسخه‌های به‌روزتر از ربات‌های خود را منتشر می‌کند تا بهبودات و تغییرات جدید را در جستجوی وب اعمال کند.

الگوریتم Google Instant

الگوریتم Google Instant یکی از قابلیت‌های قدیمی موتور جستجوی گوگل بود که به کاربران امکان جستجوی فوری و نمایش نتایج در حین تایپ عبارت جستجو را می‌داد. با فعال بودن Google Instant، هرگاه کاربر کلماتی را در نوار جستجوی گوگل تایپ می‌کرد، نتایج مرتبط در زمان واقعی و به صورت خودکار نمایش داده می‌شدند.

این الگوریتم با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته و پیش‌بینی، پیشنهادهای جستجو را در همان لحظه نمایش می‌داد تا کاربران بتوانند بلافاصله نتایج مرتبط را مشاهده کنند. به عنوان مثال، هنگامی که کاربر کلمه “فیلم” را تایپ می‌کرد، نتایج مرتبط با فیلم‌ها در زمان واقعی نمایش داده می‌شدند و کاربر می‌توانست با هر حرفی که تایپ می‌کرد، نتایج را به‌روز کند.

اما در سال ۲۰۱۷، گوگل تصمیم گرفت Google Instant را غیرفعال کند و این قابلیت دیگر در دسترس کاربران نیست. دلیل اصلی این تصمیم، تغییر رفتار کاربران و استفاده‌های متنوع تر از تلفن همراه بود. همچنین، با توجه به تکنولوژی‌های جدید و سریعتر شدن موتور جستجوی گوگل، قابلیت Google Instant دیگر ضروری نبود.

به جای Google Instant، گوگل تمرکز خود را بر روی قابلیت‌های دیگری مانند پیشنهادهای خودکار (Google Suggest) و نتایج فوری (Instant Results) گسترش داده است تا تجربه جستجوی کاربران را بهبود بخشد.

الگوریتم Google Knowledge Graph

الگوریتم Google Knowledge Graph یک قابلیت موتور جستجوی گوگل است که اطلاعات ساختار یافته را در قالب یک گراف دانش به کاربران ارائه می‌دهد. این گراف دانش شامل ارتباطات و روابط بین اشیاء، افراد، مکان‌ها و مفاهیم مختلف است و به کاربران امکان جستجوی دقیق‌تر و درک بهتر اطلاعات را می‌دهد.

با استفاده از الگوریتم Google Knowledge Graph، گوگل توانایی درک مفهومی اطلاعات را بهبود می‌بخشد و ارتباطات بین موجودیت‌ها را درک می‌کند. به عنوان مثال، هنگامی که کاربر جستجویی در مورد یک مشهور، مکان معروف یا یک ایده مشخص را انجام می‌دهد، Google Knowledge Graph اطلاعات مربوط به آن موجودیت را نمایش می‌دهد و ارتباطات آن با موجودیت‌های دیگر را نیز نشان می‌دهد.

الگوریتم Google Knowledge Graph بر اساس منابع متنوعی از جمله ویکی‌پدیا، بانک اطلاعاتی Freebase و دیگر منابع قابل اعتماد ایجاد می‌شود. اطلاعات موجود در گراف دانش به صورت ساختار یافته و قابل درک برای موتور جستجو و کاربران است.

هدف Google Knowledge Graph ارائه پاسخ‌های سریعتر و دقیق‌تر به کاربران است. با نمایش اطلاعات و روابط بین موجودیت‌ها، کاربران می‌توانند به سرعت به جواب دلخواه خود دسترسی یابند و درک بهتری از مفاهیم و ارتباطات موجود در جستجوی خود داشته باشند.

توجه داشته باشید که Google Knowledge Graph بهبودات و تغییرات مداومی ممکن است داشته باشد و همچنین از منابع مختلف برای به‌روزرسانی اطلاعات خود استفاده می‌کند.

الگوریتم Google News

الگوریتم Google News یک قابلیت موتور جستجوی گوگل است که به کاربران امکان مشاهده و دسترسی به اخبار جدید و مرتبط را می‌دهد. این الگوریتم با جمع‌آوری محتوا و اخبار از منابع مختلف در وب، آن‌ها را مرتب و به ترتیب اهمیت نمایش می‌دهد تا کاربران بتوانند به راحتی به آخرین اخبار روز دسترسی پیدا کنند.

با استفاده از الگوریتم Google News، گوگل از روش‌های متنوعی برای جمع‌آوری و مرتب‌سازی اخبار استفاده می‌کند. این شامل جستجو در وب بر اساس کلمات کلیدی مرتبط با اخبار، ارزیابی اهمیت منابع خبری، تحلیل محتوا و ساختار اخبار، و تجزیه و تحلیل داده‌های مرتبط با خواننده‌ها و عملکرد قبلی خبرها است. با توجه به الگوریتم Google News، اخبار در صفحه نتایج جستجو به صورت گروه‌بندی شده و با توجه به اهمیت و تاریخ انتشار مرتب می‌شوند. همچنین، اخبار مرتبط و مرتبط با یک موضوع خاص همگرا می‌شوند تا کاربران بتوانند برای مطالعه عمیق‌تر درباره یک موضوع خاص، به راحتی به منابع مرتبط دسترسی پیدا کنند.

اعتبار و منبع خبرها نیز در الگوریتم Google News مدنظر قرار می‌گیرد. گوگل از طریق بررسی منابع خبری معتبر و محتوای آن‌ها، سعی می‌کند اخبار را از منابع قابل اعتماد و با کیفیت بالا نمایش دهد. توجه داشته باشید که الگوریتم Google News بهبودات و تغییرات مداومی ممکن است داشته باشد تا بهترین تجربه خبری را برای کاربران فراهم کند.

الگوریتم Google My Business

Google My Business  یک سرویس رایگان از گوگل است که به کسب‌وکارها امکان می‌دهد اطلاعات کسب‌وکار خود را در نتایج جستجوی گوگل، نقشه گوگل و سرویس‌های دیگر گوگل مدیریت کنند. الگوریتم Google My Business بهبودات و چیدمان اطلاعات کسب‌وکار در نتایج جستجوی محلی را تعیین می‌کند. با استفاده از Google My Business، کسب‌وکارها می‌توانند اطلاعاتی مانند نام کسب‌وکار، آدرس، شماره تماس، ساعات کاری، وب‌سایت و بیشتر را در پروفایل خود وارد کنند. همچنین، می‌توانند تصاویر، نظرات و دیدگاه‌های مشتریان را مدیریت کنند، پست‌ها و اعلان‌ها را انتشار دهند و بازخورد مشتریان را دریافت کنند.

الگوریتم Google My Business اطلاعات کسب‌وکار را با اطلاعات موجود در منابع دیگر مانند وبسایت‌ها، دسته‌بندی‌ها، نقشه‌ها و نظرات مشتریان هماهنگ می‌کند. این الگوریتم اهمیت و معتبر بودن اطلاعات را ارزیابی می‌کند و بهبوداتی در نمایش و چیدمان نتایج جستجوی محلی اعمال می‌کند. با استفاده از Google My Business، کسب‌وکارها می‌توانند به شکل بهتری در جستجوهای محلی دیده شوند و با مشتریان محلی در ارتباط باشند. همچنین، این سرویس به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا برندهای خود را بسازند و بازخورد مثبت مشتریان را جذب کنند که می‌تواند رتبه و اعتماد کسب‌وکار را افزایش دهد. توجه داشته باشید که Google My Business یک سرویس مدیریت اطلاعات کسب‌وکار است و الگوریتم آن وظیفه بهینه‌سازی و نمایش اطلاعات را بر عهده دارد.

الگوریتم Google Analytics

الگوریتم Google Analytics یک سرویس تجزیه و تحلیل وب است که توسط گوگل ارائه می‌شود. این سرویس به وب‌سایت‌ها و برنامه‌های تلفن همراه امکان می‌دهد تا اطلاعات جامعی در مورد بازدیدکنندگان، رفتار آن‌ها و عملکرد وب‌سایت را جمع‌آوری و تحلیل کنند.

الگوریتم Google Analytics از کدهای قراردادی در صفحات وب استفاده می‌کند که توسط مالکان وب‌سایت درج می‌شوند. این کد، اطلاعات مربوط به بازدیدکنندگان را جمع‌آوری می‌کند و به سرویس Google Analytics ارسال می‌کند. در این سرویس، اطلاعات مختلفی مانند تعداد بازدیدکنندگان، منابع ترافیک، صفحات مشاهده شده، زمان بازدید و بیشتر جمع‌آوری و تحلیل می‌شوند.

الگوریتم Google Analytics از روش‌های متنوعی برای تحلیل اطلاعات استفاده می‌کند. این شامل تجزیه و تحلیل رفتار کاربران، ترافیک سایت، مشاهده صفحات، زمان سپری شده در سایت، نرخ ترکیب، مبدأ ترافیک، کلمات کلیدی استفاده شده در جستجو و بسیاری از متغیرهای دیگر است.

با استفاده از Google Analytics، مالکان وب‌سایت می‌توانند عملکرد وب‌سایت خود را مانند تعداد بازدیدکنندگان، منابع ترافیک، کارکرد صفحات خاص و رفتار کاربران را بررسی کنند. این اطلاعات به مالکان وب‌سایت کمک می‌کنند تا راهکارهای بهبود عملکرد وب‌سایت را شناسایی کنند و تصمیم‌گیری‌های بهتری انجام دهند. توجه داشته باشید که Google Analytics یک سرویس آنلاین است و الگوریتم درونی آن وظیفه تجمیع و تحلیل داده‌ها را بر عهده دارد.

به اشتراک بگذارید :

پست مرتبط